Views
No views yet
llama-cli -hf quantumstocks/qwen-finance-0.8b-gguf --jinjallama-mtmd-cli -hf quantumstocks/qwen-finance-0.8b-gguf --jinjaQwen3.5-0.8B.Q8_0.ggufQwen3.5-0.8B.F16-mmproj.gguf
This was trained 2x faster with Unsloth

1---
2language:
3 - en
4base_model: unsloth/Qwen3.5-0.8B
5tags:
6 - finance
7 - unsloth
8 - qwen
9 - gguf
10 - text-generation
11datasets:
12 - ianncity/GLM-5.2-Finance-80000x
13---
14
15# Qwen-Finance-0.8B (GGUF)
16
17Эта модель является результатом дообучения (fine-tuning) языковой модели `unsloth/Qwen3.5-0.8B` на финансовом датасете.
18
19## Детали обучения
20* **Базовая модель:** `unsloth/Qwen3.5-0.8B`
21* **Обучающий датасет:** [`ianncity/GLM-5.2-Finance-80000x`](https://huggingface.co/datasets/ianncity/GLM-5.2-Finance-80000x)
22* **Фреймворк:** Unsloth (обучение прошло в 2 раза быстрее и с меньшим потреблением памяти).
23* **Формат:** GGUF (квантование `q8_0`).
24
25## Описание датасета
26Датасет `ianncity/GLM-5.2-Finance-80000x` содержит 80 000+ пар диалогов (вопрос-ответ), сфокусированных на сложных финансовых темах: кредитование, устойчивое развитие (ESG), высокочастотный трейдинг (HFT), арбитраж, микрофинансовые рынки и нормативное регулирование.
27
28## Использование
29Поскольку модель сохранена в формате GGUF, её можно запустить локально на CPU или GPU через `llama.cpp`, Ollama или LM Studio.
30
31### Пример запуска через llama.cpp:
32```bash
33llama-cli -hf quantumstocks/qwen-finance-0.8b-gguf --jinja